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MIT-Forscher nutzen künstliche Intelligenz für verbesserten 3D-Druck

Am 10. August 2022 von Bianca Z. veröffentlicht

Tagtäglich entwickelt sich die additive Fertigung weiter und entsprechend wird es auch immer komplizierter, alle Anwendungen und Technologien zu beherrschen. Selbst für erfahrene Arbeitskräfte innerhalb der additiven Fertigung kann dies manchmal zu Schwierigkeiten führen, besonders wenn es um die passenden Parameter für den 3D-Druck geht. Die Folge: ein kostspieliges Unterfangen, bei dem viele menschlichen Ressourcen benötigt werden. Ob es an der richtigen Druckgeschwindigkeit oder doch eher an der Materialmenge liegt, der 3D-Druck hat seine ganz eigenen Parameter, die von Technologie und Material abhängig sind. Um dieses Problem nun künftig einfacher lösen zu können, haben Forscher des Massachusetts Institut of Technology (MIT) nun künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt, um diese Probleme zu rationalisieren.

Bei dieser künstlichen Intelligenz handelt es sich um ein maschinelles Lernsystem, welches von den Forschern mit dem Ziel entwickelt worden ist, potenzielle Fehler innerhalb der Materialverarbeitung im 3D-Druck zu verhindern und bei Bedarf in Echtzeit zu korrigieren – und das, ohne dass menschliche Hilfe dafür benötigt wird. In erster Linie war es wichtig, dass diesem Lernsystem mittels Simulationen ein neuronales Netzwerk beigebracht worden ist, sodass es verstehen konnte, welche Parameter für den Druck die Richtigen sind. Nach unzähligen Tests und Versuchen wendeten die MIT-Forscher ihr System schließlich bei einem 3D-Drucker in der Praxis an und das Resultat war erstaunlich: die 3D-gedruckten Teile waren durch die adaptierten Parameter viel genauer als sonst.

Datengesteuerte Begriffe zeigen Unvollkommenheiten und Probleme des Drucks (Bild: MIT)

Warum wird künstliche Intelligenz beim 3D-Druck eingesetzt?

Das Forscherteam, bestehend aus Mitgliedern, die unter anderem aus den Bereichen des Maschinenbaus, Elektrotechnik und Informatik stammen, haben bei ihrer Forschung stets ein klares Ziel vor Augen gehabt: den 3D-Druck zu vereinfachen und es somit auch Unternehmen erleichtern, neue Materialien in ihren 3D-Druckprozess zu integrieren, wie auch die perfekte Reaktion auf sich verändernde Materialien oder Umgebungsbedingungen, die somit keinerlei Einfluss mehr auf den Prozess hätten. Wojciech Matusik, Hauptautor und Professor für Elektrotechnik und Informatik am MIT und Leiter der Computational Design and Fabrication Group (CDFG) innerhalb des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ergänzt: „Dieses Projekt ist die erste Demonstration eines Fertigungssystems, das mit Hilfe von maschinellem Lernen eine komplexe Steuerungsstrategie erlernt. Wenn man intelligentere Fertigungsmaschinen hat, können sie sich in Echtzeit an die sich verändernde Umgebung am Arbeitsplatz anpassen, um die Ausbeute oder die Genauigkeit des Systems zu verbessern. Man kann mehr aus der Maschine herausholen.“

Eine besonders große Herausforderungen für die MIT-Forscher war und ist schlichtweg die Tatsache, dass sich die optimalen Druckparameter je nach bestimmter Situation verändern, was auch bedeutet, dass sie ebenfalls das Verhalten des Materials in anderen Umgebungen, mit anderen Hardwares oder auch, ob es sich um eine neue Charge handelte, in Betracht ziehen mussten. Damit sie verstehen konnten, was in Echtzeit während des Drucks im 3D-Drucker geschieht, wurde ein Machine-Vision-System mit zwei Kameras entwickelt, die ihren Fokus auf den Düsen des Druckers hielten und somit Eigenschaften des Materials während des Drucks aufzeichnete. Anschließend wurden die gelieferten Bilder verarbeitet, um auf Basis dessen die aufgezeichneten Fehler im weiteren Vorgang anzupassen und zu vermeiden.

Der Weg zur erfolgreichen KI-Simulation

Um das entwickelte System zu trainieren, wurde hierfür ein Lernen mit dem Prinzip „Trial-and-Error“, zu deutsch Versuch und Irrtum, durchgeführt. Die Aufgabe war es demnach, dass das System die richtigen Druckparameter selber auswählen sollte. Trat ein Fehler auf, so handelte es sich meist darum, dass das System entweder zu viel oder zu wenig Material für den Druck verwendet hat. Die Forscher beobachteten ebenfalls, dass mit Hilfe der künstlichen Intelligenz beim 3D-Druck so nach mehreren simulierten Drucken ein viel genaueres Resultat dabei heraus kam. Allerdings ist es kein Geheimnis, dass die reale Welt keine Simulation ist. Um auch dieser Problematik entgegen zu wirken haben die Forscher außerdem ein numerisches Modell erstellt, welches beispielsweise die Geräusche des 3D-Druckers berücksichtigt, um somit alle Einzelheiten, die während des Drucks auftreten, in ihr System einzubeziehen. Ein Forscher sagte dazu: „Das Interessante war, dass wir durch die Implementierung dieses Geräuschmodells in der Lage waren, die rein in der Simulation trainierte Steuerungsstrategie auf die Hardware zu übertragen, ohne sie durch physische Experimente zu trainieren. Wir brauchten danach keine Feinabstimmung an der tatsächlichen Anlage vorzunehmen.“ Wenn Sie mehr über das spannende Projekt der MIT-Forscher zum 3D-Druck und künstlichen Intelligenz wissen möchten, dann klicken Sie HIER.

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*Titelbildnachweis: MIT

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